从数字化三大核心入手，理解数字原生企业

发布时间：

2023-11-28

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最近，数字原生企业的概念经常被大家提及。如何给数字原生企业一个完整的定义并不太容易，网上关于数字原生的理解也是五花八门。比如：

数字原生企业，是以数字世界为中心，以技术构建商业模式，以数据理解客户需求的企业。对照这个定义，很多传统企业基本都不属于数字原生企业，只能算是信息化企业。对于非数字原生的传统企业，需要数字化转型，即通过先进科技的应用，建立数字化运营模式或者引入数字化服务，实现客户端服务能力与效率的综合提升。

也有的定义只是强调数字化技术在企业中的应用，由数字化技术来主导的企业商业模式和业务的变更，如：

数字原生企业（Cloud-Native Digital Enterprise）是指业务流程、交易和交互很大程度上技术支持的组织，即企业在内、外部运营中均依赖数字技术获取竞争优势。

还有的定义直接借鉴云原生的概念，将数字原生企业理解为是基于“云原生”为代表的新型数字基础设施进行运营、管理、创新、发展的企业，关键在于构建基于新型数字基础设施的业务架构和组织架构，并以此更新其商业模式和决策机制，具有高速成长、敏感响应、快速迭代的发展特点，成为引领企业数智化的时代风向标。

安筱鹏在一次《什么是数字原生?》的主旨演讲中提出，数字原生企业的四个特征，即数字原生 = 客户运营商 + 数据运营商 + 进化型组织 + 长在云端。安筱鹏指出数字原生的关键在于构建基于数字技术底座的业务架构和组织架构，打造扁平化协同的进化型组织。

回到数字化的核心逻辑

我在很早以前谈企业数字化转型的时候就谈到，数字化的核心逻辑是连接，数据，智能。通过连接解决业务协同，在业务协同中产生和积累数据，通过对数据的处理，分析和洞察，进一步驱动业务和运营。同时对于数据持续积累最终支持更高级别的自我学习，并推动业务运营的智能化，并形成闭环持续优化改进。

那么数字原生企业应该是真正将外物互联跨越边界，数据驱动，智能和自我进化融入到企业经营和业务运作中的企业。而不是应用了数字化技术的企业。各种物联网，数字孪生，云原生，AI技术都是为上面三个核心点服务。

但是连接，数据，智能是数字化达到的目标，这个目标并不是最终实现业务价值的目标。企业实现业务价值的目标只有一个，即如何融入了数字化的基因后能够真正的做到快速敏捷的响应市场需求，敏捷和柔性的提供有价值的产品和服务。

数字化技术最终是为业务价值实现服务。导致我们在谈数字原生的时候仍然需要深刻的理解企业的商业模式和业务架构。

业务本质仍然是价值流的快速交付能力，从市场需求到最终有价值的产品或服务的交付，业务架构（流程，数据，组织）支撑业务价值流的实现，IT再支撑和固化业务架构能力。业务架构设计要完成第一层抽象，IT系统实现来完成第二层抽象。业务架构设计弱，导致本身该业务架构抽象的内容转到IT系统去做，导致IT本身很难支撑业务的灵活变化具备柔性能力。大部分IT的不敏捷首先不是思考的IT技术架构问题，先思考业务架构是否敏捷的问题。

数字原生企业重点是数字化思想，数字化三大逻辑，而不是过早陷入到数字化技术的应用。数字原生企业强调的是数字化思想和基因融入到企业每一个员工，而不是搞业务的人不清楚数字化思想，搞技术的人不清楚商业和业务本质逻辑。老是两拨人在搞数字化，业务和数字化技术无法匹配，才是无法转入数字原生的本质原因。

就拿云原生技术来讲，为何应用了云原生技术和最佳实践就能够打造数字原生企业？要明白本质的原因并不是云原生架构，微服务，容器云等技术的先进性。而是云原生应用是否在帮助你解决连接，数据，智能三大核心逻辑上面发挥了关键作用。是否在企业面对复制易变的市场时候是否提供了足够的柔性的敏捷响应能力？

比如通过云原生技术。我构建了数字化的技术底座能够快速的构建上层的业务应用，同时上层的业务应用变成一个个可复用的业务能力单元，这些业务能力单元能够通过组合，编排方式快速的适应市场需求变化。这样的云原生企业才是数字原生企业需要的技术。

数字原生企业的核心特征

基于我前面谈到的内容，数字原生企业的本质是数字化思想融入企业每个人。我们做的每一件事都在思考是否符合数字化核心逻辑思想。这就是数字原生企业的基因。

企业的数字化和数字化企业本身就是两个概念。

企业的数字化更多在思考传统企业如何应用数字化技术去实现数字化转型，在这种思想下数字化思想是一个附属的作用，而不是原生基因。而数字化企业更加强调以后所有的企业都应该是数字化企业，不管你是哪个行业，哪种类型的企业，是数字化思想驱动上层的商业运营和业务运作模式。优秀的数字化企业应该具备各个新行业，新领域的扩展和复制能力。

一个数字原生企业的典型特征包括四方面：

业务价值实现：敏捷性和柔性
连接能力：跨越边界，万物互联
数据驱动：数据驱动业务，数据驱动运营
智能化：自我学习，自我进化能力

1.敏捷性和柔性

如何实现面对市场需求的敏捷性和柔性？

比如我们会谈到敏捷柔性供应链，生产中的小批量多批次，APS的高级计划排程，云原生中的DevOps自动化持续集成和交付。但是敏捷性的本质仍然回归到SOA架构思想上面。SOA架构思想就是一种积木化可组装，可组合，可编排的思想。

业务价值转到业务场景，业务场景需要业务流程支撑。

而业务流程本身应该是可灵活编排的，只要抽象的底层业务组件形成一个个独立的业务能力单元，业务能力单元能够共享可复用的业务能力。那么就能够做到快速敏捷的适配业务。

业务能力组件化，组件能力服务化。

所以要实现这点你会看到有一系列的实践。这些实践就包括了业务组织架构的敏捷和扁平化，敏捷供应链，精益生产，业务和应用解耦，业务架构模块化，微服务化架构，接口复用，接口组装编排，底层DevOps自动化，底层资源池的容器化和动态扩展能力等。

2.跨越边界

无边界不是什么新概念，通用电气的前任CEO杰克·韦尔奇在很早就提出了打造无边界组织的概念。即：

无边界组织是指其横向的、纵向的或外部的边界不由某种预先设定的结构所限定或定义的这样一种组织设计。在无边界组织中，团队和跨职能的任务群体的广泛运用，减少了典型的部门分工(如销售和生产)和纵向等级所产生的边界，并使这种边界具有可渗透性。

只是数字化技术的应用加速了企业如何跨越边界。通过数字化技术应用，在横向跨越边界的广度和纵向跨越边界的深度上面都出现了显著的变化。

在横向上面谈到企业端到端流程拉通，消费互联网和数字化营销实现C端用户的直接触达能力，产业互联网实现企业上下游，外围合作伙伴的全连接整合等。在纵向上面则是基于制造制造和工业互联网的思路进一步实现万物互联和数字孪生世界。真正实现从计划到执行，从执行到资源层的全链路打通能力。

边界并不是没有，只是通过数字化技术应用实现了万物互联，跨边界的集成，融合和协同能力。这些数字化技术包括了物联网，数字孪生，数字化营销，产业互联，云计算，云边协同，私有云，公有云，混合云协同。

3.数据驱动

业务流程产生数据，数据支撑当前的业务流程是业务驱动的思想。而数据驱动的思想本质是数据业务化，数据能够衍生业务。好的底层数据架构和数据模型能够基于模型驱动的思想来反向映射出上层业务。

有了数据驱动的思想才可能从业务运作走向业务运营。

运营的本质逻辑是数据的分析，深刻理解数据资源要素，将数据转变为企业的数据资产，通过数据的加工，处理和分析来支撑运营。脱离了数据的运营都不能叫运营，所有的运营决策都需要数据支撑。

业务运作沉淀了数据，那么数据的分析能够判别业务的好坏和效率。

企业信息化建设中传统的BI系统建设仍然是数据驱动的思想，但是更多的是数据驱动决策而不是数据驱动运营。数据驱动运营需要的是敏捷性，实时性，需要的是数据实时反哺业务，数据实时支撑业务运营。这个是数字化思想下数据驱动的一个大变革。

数据无处不在，无时不在。

传统的企业信息化和IT建设在数据采集的范围，采集的实时性上都都有问题。在数字化思想下优先要解决的是数据采集的广度和深度问题，其次才是数据的加工利用和数据资产化问题。

数据资产本身是静态的概念。但是数据本身也是流动的，数据的流动过程，数据的全生命周期来支撑业务运营。即我们常说的数据价值流，数据的采集-》数据的处理加工=》数据的建模-》数据分析利用-》数据业务价值实现。

数字化思想就是让数据驱动，数据价值流最终能够走到业务价值实现上。

那么围绕数据驱动的思想涉及到的数字化技术就包括了数据采集，数据存储，数据处理加工，数据建模，数据资产化，数据能力开放，数据湖，大数据技术平台，数据中台等一系列的内容。

4. 智能化

注意智能化的前提仍然是数据，这些数据包括了企业IT系统运行产生的各种数据，也包括了企业已有的知识库数据，外围的互联网公有知识库和大模型库数据。

数据驱动是实现智能化和自我进化能力的前提。

早期的智能化更多都是基于已有规则的自动化，而非真正的智能化。即我仍然要先预设规则和分析模型，不管是IT系统还是设备都是基于我们的规则模型进行自动化处理。在AI和GPT出现了最大的一个变化就是企业的智能化会走向真正的人工智能阶段，形成自我进化能力。真正的自我进化是具备了超前的基于已有知识和数据数据，进行自我学习和训练的能力，通过学习训练自我提取规则，自我进行推理。

传统的自动化技术是替代了大量的流水线上的工人或者说蓝领，那么智能化技术的最终应用一定是代替更多的白领和知识工作者。

一个人即一个企业。

以后的数字原生企业更多的都会是轻资产，小规模团队。智能化的目标仍然是降低成本，提升效率。虽然有点残酷，但是AI时代智能化的本质一定是代替人，没有被替代的人更多的作用是训练AI。

涉及到智能化的数字化实践就包括了当前主流的AI人工智能，数字孪生，区块链，外部大模型库，企业私有小模型库，机器学习，AI算法模型库，智能制造，智能客服，自然语言编程等）。

最后再次强调，数字原生企业一定是将数字化思想融入到企业日常运作运作的企业，原生即基因，基因不是照搬，而是需要企业强大的内部驱动力逐步生长出来。所以不得不悲观的预计，大部分企业只能是数字化转型，而无法真正上升到数字原生企业。只有新兴初创的企业往往才能够走上数字原生企业之路。

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